Big Data Techniques: Confluence of technology and business analytics
The Confluence of Technology & Business Analytics -
Lang, lang geleden leiden mannen een nomadisch leven voordat ze zich geleidelijk tot de landbouw wenden. De uitvinding van het wiel, de brandweer en de stoommachine worden vaak beschouwd als keerpunten in de evolutie van de mensheid naar mechanisatie en verhoogd comfort.
Evenzo hebben de legendarische Newton's bewegings- en zwaartekracht, de relativiteitstheorie van Einstein die nu zijn 100ste jaar viert of de wet van de thermodynamica een revolutie teweeggebracht in de wetenschap en de toegepaste wetenschap beïnvloed. De uitvinding van de computer, de komst van de personal computer en de grafische gebruikersinterface (GUI) zijn mijlpalen in de ontwikkeling in het digitale tijdperk. Het waren de binaire getallen nullen en enen die centraal staan in talen op assemblageniveau.
Binaire naar Big Data-technieken
Op hardwareniveau voeden nullen en enen de circuits in een computer, op zakelijk niveau zijn het de Big Data-technieken die een enorme verandering teweegbrengen in de manier waarop bedrijven marketingstrategieën bedenken om concurrerend te blijven. Het kan bestaan uit alles, van enkele cijfers en meerdere cijfers, die alle essentiële informatie over de markt, het functioneren van een machine, een menselijk lichaam, e-commercetransacties of vrijwel elke dagelijkse activiteit bevatten die al dan niet iets heeft te maken hebben met kopen of verkopen.
Het is gebruikelijk dat bedrijven en accountants over activa en passiva praten. Conventionele activa betekenden de machines, technologie, knowhow, menselijke hulpbronnen, infrastructuur en ook financiële activa.
Nu is er een paradigmaverschuiving aan de gang, samen met deze tastbare activa, zijn sommige stukken van enkele en meerdere cijfers of gegevens de meest waardevolle activa geworden naarmate organisaties en markten in omvang toenemen. Vanuit het oogpunt van marketing en big data-strategie zijn gegevens de belangrijkste troef geworden.
Bedrijven groeien in omvang en schaal. Niet langer is klein mooi of levensvatbaar. Meerlandenactiviteiten, grote winkelcentra en grootschalige e-commercebedrijven hebben wereldwijd een nieuwe trend gezet. Om hierin te slagen, zijn data en data-analyse van cruciaal belang geworden. Bedrijven zijn op zoek naar Big Data Hadoop om marktinformatie te gebruiken en inzicht te krijgen in de behoeften van klanten.
De samenvloeiing van technologie en data-analyse
Afbeeldingsbron: pixabay.com
Big data-technieken die organisaties hebben, zullen zinloos zijn, tenzij er een ondersteunende technologie is om gegevens te ontginnen, te verwerken en te organiseren voor bedrijven om gebruik te maken van dit essentiële goed. Bernard Marr, gerenommeerd schrijver en analist heeft gezegd dat bedrijven, ongeacht hun grootte, een Fortune 500-bedrijf of een kleine moeder- en popwinkel zouden vereisen dat het gebruik van Hadoop Big Data getuige zou zijn van de verandering die het voor bedrijven met zich meebrengt.
Big-datatechnieken zijn een verzameling van grote datasets en het is in grote aantallen dat geavanceerde programma's nodig zijn om daaruit zinvolle informatie te analyseren en te creëren. Het kunnen koopgewoonten zijn, de frequentie van naar films gaan, websites met inlogfrequentie, online aankopen, boodschappen bestellen, de frequentie van het veranderen van mobiele handsets enzovoort.
Verschillende tools, frameworks en technieken worden gebruikt om grote gegevenssets te analyseren en deze zijn door de industrie erg gewild. Volgens experts zijn niet de gegevens belangrijk, maar wat het bedrijf met die gegevens doet.
Van verschillende technologieën en platforms is Hadoop de meest populaire geworden, hoewel het zijn nadelen kan hebben. Het is een open source ontwikkelingsplatform dat is geschreven op C, C ++, Java en organisaties helpt de enorme hoeveelheid gegevens in realtime te analyseren.
Big data-technieken in realtime
Verzamelen, opslaan, verplaatsen en analyseren is geen statische activiteit, maar ook een dynamische activiteit in realtime omgevingen. Gegevens worden continu verzameld voor vliegtuigen, automotoren, monitoren aangesloten op patiënten in ziekenhuizen, online creditcard- of bankpastransacties die allemaal geavanceerde algoritmen, programma's, big data-architectuur en een robuuste in-memory verwerkingscapaciteit vereisen.
John Schroeder, CEO van MapR zei dat ze Big Data-applicaties hebben die miljoenen American Express-kaarthouders beschermen tegen frauduleuze transacties en in de gezondheidszorg werken ze aan betere behandelingsprocedures voor kankerpatiënten.
Wereldwijde IT-majors zoals Microsoft, Oracle, SAP en IBM bevinden zich allemaal op het cloudplatform en maken ook oplossingen voor big data-technieken mogelijk.
Big Data-technieken en Internet of Things
Snelle veranderingen in het web en ingebedde technologie hebben een groot aantal apparaten met elkaar verbonden die in staat zijn om gegevens realtime te verzenden. Er is een internet ontstaan dat bestaat uit 'dingen' in plaats van mensen en computers.
Elk apparaat dat we dragen of gebruiken is in staat om gegevens te beëindigen die op hun beurt uiteenlopende toepassingen zouden hebben in onder andere big data marketing, design, gezondheidszorg.
Datamining
Nu worden krachtige supercomputers ingezet om gegevens uit relationele databases te minen en statistici en analisten te helpen modellen te maken. Verschillende innovators hebben tools bedacht voor het ontwikkelen van modellen voor voorspellende big data-analyse voor betere besluitvorming door bedrijven. Ze bieden ook een eenvoudige grafische gebruikersinterface (GUI) en zijn zeer gebruiksvriendelijk.
De carrière in Big Data-technieken
Natuurlijk heeft de revolutie in big data-technieken een heel nieuw soort experts voortgebracht die worden geassocieerd met specifieke gebieden van deze big data-analyse en -technologie. Onder de veelgevraagde technologische vaardigheden zijn Apache Hadoop, Apache Spark, NoSQL, machine learning en datamining, statistische en kwantitatieve analyse, SQL, datavisualisatie, datawetenschappers, programmeervaardigheden voor algemene doeleinden. Volgens analisten zullen de kansen in het volgende decennium zeker toenemen dankzij snelle ontwikkelingen op dit gebied.
Er is inderdaad een enorme vraag naar expertise op het gebied van big data-technieken in 2015, waarbij IBM de afgelopen twaalf maanden in juni 2.307 posities heeft geadverteerd, aldus het tijdschrift Forbes in een halfjaarlijkse beoordeling. Het geadverteerde salaris voor technische professionals met Big data-training is $ 104.850. De meest gevraagde vaardigheden waren VMWare-expertise, applicatie-ontwikkeling, open source technologie, data warehousing en Python programmeervaardigheden.
Wat de industrie betreft, zijn de beste in het gebruik van Big Data-technieken en -services professionele, wetenschappelijke en technische services die 25% van de vraag vertegenwoordigen. Onder andere toonaangevende categorieën zijn informatietechnologieën goed voor 17%, productie 15%, financiën en verzekeringen 9% en detailhandel 8%.
Voordelen van Big Data-analyse
1) Opslag, mining en analyse van gegevens:
Big data-technologieën hebben de inzet mogelijk gemaakt van zowel opgeslagen als realtime gegevens voor een verscheidenheid aan bedrijfs- en missiekritieke applicaties
2) Marktvoorspelling & voorspelling:
In het tijdperk van pre-big data-technieken waren bedrijven gedwongen om zinvolle data-analyse realtime te doen of voorspellende analyses te maken in afwezigheid van technologie. Steekproefenquêtes en feedback van klanten waren de enige oplossing voor strategen om te innoveren met nieuwe aanbiedingen op de markt.
3) Een grote hoeveelheid gegevens wordt gegenereerd door bedrijven en in voorgaande jaren, met onvoldoende big data-tools om ze te verzamelen en te analyseren, verzuimden bedrijven om een belangrijk actief bij zich te gebruiken.
4) In real-time big data-bedrijfsomgeving, kunnen hacking en gegevensdiefstal een kritieke invloed hebben op de werking van een organisatie, het vertrouwen van haar klanten en het kwetsbaar maken voor verdere aanvallen langs de lijn. Big data en Hadoop hebben bewezen organisaties te helpen bij het detecteren van datadiefstal. Datadiefstalmethodieken evolueren sneller dan antidiefstalmethoden of preventieactiviteiten.
Is big data-techniek de enige vereiste om te slagen
De hype gecreëerd door big data is niet goed verlopen met sommige critici die wijzen op enkele problemen die verband houden met de implementatie ervan in de industrie. Sommige analisten hebben zich afgevraagd of er een positief rendement op de investering (ROI) is en de tijd en moeite waard zijn om het in de eerste plaats te implementeren. De tweede heeft betrekking op de grote hoeveelheid gegevens en analyses die mogelijk niet verklaart waarom dergelijk consumentengedrag plaatsvindt.
Big data-analyse kan effectief worden gebruikt in combinatie met traditionele enquêtemethoden (dikke gegevens) die de demografische patronen in sparen, beleggen, kopen en uitgeven in verschillende regio's in kaart brengen, wat een breder inzicht in de markt oplevert. Big Data-tools kunnen een beeld geven van wat er is gebeurd en hoe, maar 'waarom' het gebeurt kan alleen worden begrepen door een breed begrip van de specifieke consumenten of regio op basis van demografisch profiel, levensstijlvoorkeuren, bestedingsgewoonten, volgens sceptici van Big Gegevenshulpmiddelen.
Belangrijke trends in Big Data-technologie
Volgens John Schroeder, CEO en mede-oprichter van MapR, had het bedrijf dat oplossingen voor Big Data levert, de opkomende trends voor 2015 voorspeld en de meeste daarvan bleken waar te zijn.
Datahubs naar datameren: datameren met schaalbare infrastructuur lijken de voorkeur te hebben omdat ze economisch aantrekkelijk zijn met lagere kosten per terabyte).
Selfservice: selfservice big data-tools stellen ontwikkelaars, datawetenschappers en data-analisten in staat om data-exploratie rechtstreeks uit te voeren.
Data Agility
Naarmate de database groeit en een snellere verwerking is vereist, lijken de oudere systemen het proces te vertragen. Verouderde databases en magazijnen blijken te traag te zijn en daarom kijken organisaties hoe flexibel hun gegevensverwerking is.
Hadoop in innovatiefase: Hadoop blijft in de innovatiefase en Shroeder gelooft dat mogelijk een genuanceerder model van open source software in combinatie met diepgaande innovatie en gemeenschapsontwikkeling plaatsvindt.
Beveiligingsuitdaging
Opslag en verwerking van big data wordt nu steeds kwetsbaarder voor beveiligingsrisico's in het open source Hadoop-systeem. De beveiligingsfuncties komen echter overeen met dergelijke bedreigingen en vooral in vergelijking met veiligere Enterprise Resource Planning (ERP) -systemen en relationele databases.
Cloud computing
De snelle vooruitgang in cloud computing stelt zelfs kleine en middelgrote ondernemingen in staat om gebruik te maken van SaaS (software as a Service), Platform as a Service (PaaS) en andere platforms die door leveranciers worden aangeboden, waardoor ze big data-services veel goedkoper kunnen gebruiken kosten waarbij dure licentiekosten en installaties niet vereist zijn.
Volgens Bernard Marr, gerenommeerd auteur en analist, worden via SaaS geavanceerde algoritmen in de cloud geïmplementeerd die een nauwkeuriger beeld geven van wanneer, hoe en waarom een product wordt verkocht. Hij citeert Charlie Crocker van AutoDesk en wijst erop dat tot de komst van Big Data-feedback van klanten een moeilijke oefening was, maar met de geavanceerde algoritmen die nu aan het werk zijn, kunnen grote databedrijven het gedrag van consumenten beter begrijpen en er producten voor maken.
De toekomst van Big Data-tools is rooskleurig
International Data Corp voorspelt dat de big data-markt zal groeien met een samengestelde jaarlijkse groei van 23% tot 2019 met jaarlijkse uitgaven om $ 48, 6 miljard te bereiken in 2019. IDC gelooft dat de drie belangrijkste submarkten: infrastructuur, software en services aanzienlijk zullen groeien in de komende vijf jaar, met software - informatiebeheer, detectie en analyse, en applicatiesoftware - die de leiding hebben met een CAGR van 26%.
IDC voorspelt dat services, waaronder professionele en ondersteunende services voor infrastructuur en software, zullen groeien met een CAGR van 22, 7 procent. Het voorspelt dat infrastructuur - bestaande uit computing, netwerken, opslaginfrastructuur en andere datacenterinfrastructuurachtige beveiliging - met een CAGR van 21, 7 procent zal groeien en ongeveer de helft van alle uitgaven tot 2019 zal vertegenwoordigen.
"De mogelijkheid om big data en analyses te gebruiken om een geïntegreerd beeld van klantactiviteiten en bedrijfsactiviteiten te ontwikkelen, biedt concurrentiedifferentiatie voor bedrijven in alle sectoren, " zei Jessica, Goepfert, programmadirecteur van IDC's Global Technology and Industry Research Organisation, onlangs. “Echter, naast de enorme mogelijkheden, biedt big data een aantal belangrijke risico's en
Digitale transformatie (DX) zal de komende jaren "alles wat er toe doet in IT" aansturen. Slagen voor wat IDC de DX-economie noemt, betekent het gebruik van technologieën zoals mobiel, cloud, big data-analysetools, IoT, AI en robotica om "concurrentievoordeel te creëren door nieuwe aanbiedingen, nieuwe bedrijfsmodellen en nieuwe relaties met klanten, leveranciers en distributeurs, ”Aldus Frank Gens, hoofdanalist van IDC.
Belangrijkste afhaalrestaurants van de voorspellingen van IDC
- Tegen 2020 is bijna 50% van de IT-budgetten gekoppeld aan DX-initiatieven (digitale transformatie).
- Tegen 2018 zullen Line of Business (LOB) leidinggevenden 45% + van alle IT-uitgaven wereldwijd beheren, meer dan 60% in de VS
- Tegen 2017 zal meer dan 50% van de IT-uitgaven worden besteed aan nieuwe technologieën (mobiel, cloud, big data-tools, etc.).
- Zelfs met snel evoluerende technologieën en platforms, is het twijfelachtig of alle beschikbare gegevens worden geanalyseerd, noch nodig zijn, zeiden sommige experts. Wat belangrijk is, is of de relevante gegevens worden geïdentificeerd en geanalyseerd ten behoeve van belanghebbenden.
Aanbevolen artikelen
Hier zijn enkele artikelen die u zullen helpen om meer details over de big data-technieken te krijgen, dus ga gewoon door de link.
- 8 Nuttigste gids voor Big Data-interviewvragen
- Waarom is innovatie het meest kritieke aspect van big data?
- Top 5 trends van big data die bedrijven moeten beheersen
- Wat zijn NOSQL-vaardigheden helpen bij het opbouwen van een big data-carrière
- Handleiding voor de inleiding tot datamining